颱風「楊柳」來襲 廣東16個縣（市、區）發生地質災害風險高
2026-01-02 01:24 3,357次浏览文化遺產如何在數字時代煥發新生？「永不消失的遺產2025」全球創客大賽日前在大報恩寺遺址博物館正式開營，通過跨文化合作與數字創意，邀請青年創客共同探索文化遺產保護的創新路徑。本屆大賽收到了來自19個國家的近700份申請，覆蓋國家和報名人數均超去年首屆。經過線上角逐，最終8支隊伍、31名選手入圍南京決賽，開啟為期半個月的駐地創作。參賽者將圍繞主題「一城·一塔·一河」：明城牆、大報恩寺琉璃塔、秦淮河，設計一件可互動、可參與、可感知的戶外數字藝術裝置。來自倫敦大學學院、北京郵電大學、南京藝術學院、布裡斯託大學、倫敦大學金史密斯學院等高校的導師們，決賽期間將全程參與指導、評審與互動，助力選手優化創意與技術實現。 入圍決賽的31名選手來自建築、藝術、科技等領域，有些是英國、德國、希臘、印度、亞塞拜然等外籍青年，他們組成八支隊伍亮相。來自InterAct團隊的選手Lampiri表示：「我是在Instagram上看到這個賽事的。作為一名XR藝術家，能有機會用數字藝術詮釋中國的文化遺產，這太令人興奮了。」 城南長幹裡片區是市民和遊客進入南京的首站，承載著許多人的集體記憶。今年大賽將明城牆、大報恩塔、秦淮河作為整體創作對象，要求選手的裝置作品將三大文化地標相互聯結。大賽期望通過「一城一塔一河」的聯動，讓這些地標變為有機的文化整體，從而賦能城市文旅融合發展。實地探訪激發了選手對「文化共生」的思考。8月2日至3日，參賽團隊們深入大報恩寺遺址、明城牆與秦淮河沿線，以創作者的眼光不斷尋找數位技術與文化遺產的結合點。「站在大報恩塔遺址上，看著秦淮河與明城牆交相輝映，這種呼應的空間關係將成為我們作品重要的視覺語言。」來自「絲路餘聲」團隊的尹韶陽說。 與去年純數位化呈現不同，2025年大賽強調實體裝置的「可互動、可參與、可感知」。這種轉變推動選手突破虛擬邊界——更多參賽團隊們側重將AR技術與實體裝置結合，打造多感官交互的體驗。「我們考慮到了周圍環境的影響，設計了聽覺、視覺、觸覺等交互感，將給觀眾帶來瞬間爆發的美好體驗。」來自「網格工作室」團隊的張雨瑤透露。「文化遺產保護不應局限於靜態展示，而是要紮根於城市獨特的文化土壤，讓歷史真正融入城市血脈。」南京師範大學歷史文博學院教授祁海寧說。 本屆賽事特別設置了公眾參與環節，後續創作中，選手將與本地居民、文化工作者開展互動工作坊。倫敦大學學院沉浸式非虛構敘事講師Niall Hill表示，「當地人的參與對於地方遺產的保護尤為重要，創作者和真實在場的人互動，作品才會激發更多共鳴。」在接下來的創作階段，參賽團隊將在導師指導下進一步完善設計方案、製作實物模型。最終路演評審將於8月14日舉行，由來自國際的專家評審團評選出一項優勝作品。
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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